안녕하세요. 주제1 참가를 준비하면서 규정 확인이 필요한 사항 4건 문의드립니다.
대회에서 제공하는 학습용 위성영상과 라벨을 Google Colab, Kaggle Notebook 같은 외부 무료 클라우드 GPU 환경에 업로드하여 모델 학습에 사용해도 되는지 궁금합니다. 규칙의 외부 유포 금지 조항에 저촉되는지 확인 부탁드립니다.
ImageNet 등 공개 사전학습 백본 가중치를 사용해도 되는지 궁금합니다. 수상작 모델 양도양수 조건이 있는데, 원 데이터셋이 비상업 연구 목적으로 배포된 가중치를 사용하는 경우에도 문제가 없는지 함께 확인 부탁드립니다.
채점 서버에 torch와 torchvision이 사전 설치되어 있는지 궁금합니다. 패키지 설치 10분 상한 안에 들어가는지 판단하기 위해 필요합니다.
마감 시각 2026년 9월 21일 14시가 제출 버튼을 누른 시각 기준인지 채점 완료 시각 기준인지 궁금합니다. 또한 재제출 제한 30분의 기산점이 제출 시각인지 채점 완료 시각인지도 함께 확인 부탁드립니다.
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귀제비님 안녕하세요, 인공지능팩토리입니다.
문의글 남겨주셔서 감사드리며 아래와 같이 답변드립니다.
1. 제공되는 학습 데이터는 참가자께서 직접 관리하시는 환경에서만 사용하실 수 있습니다. Google Colab, Kaggle Notebook 등 외부 클라우드 서비스에 학습 데이터를 업로드하시는 것은 대회 규칙상 허용되지 않습니다. 본 대회의 위성영상을 제3자가 운영하는 외부 서비스에 올리시는 것은 저장소를 비공개로 설정하시더라도 ‘외부 유포 금지'에 저촉되므로, 이 점 꼭 확인해 주시기 바랍니다. 또한 대회 종료 후에는 보유하신 데이터 사본을 삭제해 주셔야 합니다.
다만 이 제한은 원본 학습 데이터에 적용되는 것이며, 학습을 마친 모델 가중치 파일에는 적용되지 않습니다. 학습은 직접 관리하시는 환경에서 진행하시고, 산출된 가중치를 외부 환경으로 옮겨 추론 검증이나 후처리에 활용하시는 것은 가능합니다. 이때 가중치 파일에 원본 학습 영상이나 그 일부가 포함되지 않도록 확인해 주시기 바랍니다.
2. 사전학습 가중치는 사용하실 수 있습니다. 다만 기존에 외부데이터에 적용되던 라이선스 요건이 외부에서 제공되는 사전학습 가중치에도 동일하게 적용되며, 이 내용은 9월 4일자로 대회 페이지 개요탭 '외부 데이터 이용 관련' 항목에 반영되어 있습니다. 사전학습 가중치를 사용 중이시거나 사용을 검토 중이시라면 개요탭의 갱신된 내용을 꼭 확인해 주시기 바랍니다. 문의주신 "원 데이터셋이 비상업 연구 목적으로 배포된 경우"에 대해서는 다음 기준으로 판단해 주시기 바랍니다.
원 데이터셋 또는 해당 가중치가 Non-Commercial, Research Only, Academic Use Only 등 비상업적 이용으로 제한되어 있는 경우에는 대회에서 사용하실 수 없습니다.
다만 원 데이터셋의 라이선스와 별개로, 해당 사전학습 가중치의 라이선스가 상업적 이용 및 파생물 작성 등을 명확히 허용하고 그 라이선스가 수상작의 모델 양도와도 충돌하지 않는 것이 확인되는 경우에는 사용이 가능합니다.
따라서 해당 가중치가 어떤 데이터로 학습되었고 그 데이터의 라이선스가 최종 모델에 어떤 제한을 부과하는지까지 확인 범위에 포함됩니다.
라이선스에 따라서는 상업적 이용을 허용하되 소스코드 공개와 같은 별도의 의무가 따를 수 있습니다. 공식 베이스라인에 적용된 AGPL-3.0도 여기에 해당하므로, 각 라이선스의 원문을 기준으로 의무 내용을 확인해 주시기 바랍니다. 특정 가중치의 사용 가능 여부를 운영 측에서 개별적으로 판정해 드리지는 않으며, 라이선스 확인은 참가자께서 직접 진행해 주셔야 합니다. 리더보드 상위 팀은 코드 설명서에 사용하신 외부데이터 및 가중치의 출처와 라이선스 정보를 제공된 서식에 따라 기재하시게 되며, 기재 내용의 정확성에 대한 책임은 참가자에게 있습니다.
3. 채점 환경은 파이썬 3.12 기반이며, 아래 패키지만 미리 설치되어 있습니다.
패키지 | 버전 |
|---|---|
numpy | 2.1.3 |
shapely | 2.0.6 |
nbconvert | 7.16.4 |
ipykernel | 6.29.5 |
torch와 torchvision을 포함한 프레임워크는 사전설치되어 있지 않습니다. 필요한 패키지는 requirements.txt 또는 노트북 셀의 !pip install ...로 직접 선언해 주셔야 하며, 선언하신 패키지는 설치 단계(10분 이내)에서 설치됩니다. 실제 설치가 제한 시간 안에 끝나는지는 디버그 제출로 미리 확인해 보시기를 권장드립니다. 평소 제출 명령 끝에 --debug를 붙이시면 선언하신 의존성이 설치 단계에서 정상 설치되는지 확인하실 수 있습니다. 디버그 제출은 팀 별 하루 최대 10회까지 가능하며, 재제출 간격 30분 제한은 일반 제출과 동일하게 적용됩니다.
%aifactory submit --api-key <발급받은 키> --model-name <모델명> --debug
한 가지 더 참고하실 점은, 사전설치된 numpy가 2.1.3이므로 이와 충돌하는 버전을 고정하시면 설치 단계에서 실패할 수 있다는 점입니다.
4. 마감 시각인 2026년 9월 21일(월) 14시는 제출물 업로드가 완료되는 시각 기준입니다. 제출 버튼을 누른 시각도, 채점이 완료된 시각도 아닙니다. 14시 이전에 업로드가 완료되면 채점이 그 이후에 진행되더라도 정상적으로 반영되며, 업로드 완료 시각이 14시를 넘기면 제출이 접수되지 않습니다. 또 재제출 30분 기산점은 직전에 제출하신 시각입니다. 채점 완료 시각이 아니므로, 직전 제출 시각으로부터 30분이 지나면 앞선 제출의 채점 진행 여부와 관계없이 다음 제출이 가능합니다.
위 답변이 도움이 되었길 바랍니다.
감사합니다
